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  • 线性代数 矩阵 行列式 线性方程组 线性代数 矩阵 行列式 线性方程组 线性代数 矩阵 行列式 线性方程组 线性代数 矩阵 行列式 线性方程组
  • 线性代数矩阵行列式In linear algebra, the determinant is a scalar value that can be computed for a square matrix and represents certain properties of the matrix. The determinant of a matrix A is ...

    线性代数矩阵行列式

    In linear algebra, the determinant is a scalar value that can be computed for a square matrix and represents certain properties of the matrix. The determinant of a matrix A is denoted det(A) or det A or |A|. Python library numpy provides a wide range of functions that can be used to manipulate matrices. One of such functions is numpy.linalg.det(A), which allows us to directly return the value of the determinant of a matrix A.

    在线性代数中, 行列式是可以为方矩阵计算的标量值,代表矩阵的某些属性。 矩阵A的行列式表示为det(A)det A| A |。 。 Python库numpy提供了广泛的函数,可用于处理矩阵。 numpy.linalg.det(A)是此类函数之一 ,它使我们可以直接返回矩阵A的行列式的值。

    Following is a python code for demonstrating how to use numpy.linalg.det(A)

    以下是用于演示如何使用numpy.linalg.det(A)的python代码

    用于演示如何使用numpy.linalg.det(A)的Python代码? (Python code for demonstrating how to use numpy.linalg.det(A)?)

    # Linear Algebra Learning Sequence
    # Finding determinant
    
    import numpy as np 
    
    M = np.array([[2,3,4], [3,45,8], [4,8,78]])
    print("---Matrix A---\n", M)
    
    det_A = np.linalg.det(M)
    
    print("The determinant of matrix A : ", det_A)
    
    M = np.array([[2,3,4], [3,14,8], [14,8,7]])
    print("\n\n---Matrix B---\n", M)
    
    det_B = np.linalg.det(M)
    
    print("The determinant of matrix B : ", det_B)
    
    

    Output:

    输出:

    ---Matrix A---
     [[ 2  3  4]
     [ 3 45  8]
     [ 4  8 78]]
    The determinant of matrix A :  5661.9999999999945
    
    
    ---Matrix B---
     [[ 2  3  4]
     [ 3 14  8]
     [14  8  7]]
    The determinant of matrix B :  -347.00000000000006
    
    
    

    翻译自: https://www.includehelp.com/python/determinant-of-a-matrix.aspx

    线性代数矩阵行列式

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  • 线性代数矩阵行列式Prerequisites: 先决条件: Defining a Matrix 定义矩阵 Determinant of a Matrix 矩阵的行列式 Note: Determinant is not defined for a non-square matrix. 注意:未为非正方形矩阵定义行列...

    线性代数矩阵行列式

    Prerequisites:

    先决条件:

    Note: Determinant is not defined for a non-square matrix.

    注意:未为非正方形矩阵定义行列式。

    In linear algebra, the determinant is a scalar value that can be computed for a square matrix and represents certain properties of the matrix. The determinant of a matrix A is denoted det(A) or det A or |A|. There are non-square matrices which have not defined determinant.

    在线性代数中,行列式是可以为方矩阵计算的标量值,代表矩阵的某些属性。 矩阵A的行列式表示为det(A)det A| A |。 。 有未定义行列式的非平方矩阵。

    Using python library function, we will try to find the determinant of such a non square matrix.

    使用python库函数,我们将尝试找到这种非方阵的行列式。

    用于演示非平方矩阵行列式的Python代码 (Python code for demonstrating the determinant of a non-square matrix)

    # Linear Algebra Learning Sequence
    # Determinant of a non-square matrix
    
    import numpy as np 
    
    M = np.array([[2,3,4], [3,45,8]])
    print("---Matrix A (2x3)---\n", M)
    
    det_A = np.linalg.det(M)
    
    print("The determinant of matrix A : ", det_A)
    
    M = np.array([[2,3,4], [3,14,8], [14,8,7], [2,2,9]])
    print("\n\n---Matrix B (4x3)---\n", M)
    
    det_B = np.linalg.det(M)
    
    print("The determinant of matrix B : ", det_B)
    
    

    Output:

    输出:

    ---Matrix A (2x3)---
     [[ 2  3  4]
     [ 3 45  8]]
    Traceback (most recent call last):
      File "main.py", line 9, in <module>
        det_A = np.linalg.det(M)
      File "<__array_function__ internals>", line 5, in det
      File "/opt/virtualenvs/python3/lib/python3.8/site-packages/numpy/linalg/linalg.py", line 2113, in det
        _assert_stacked_square(a)
      File "/opt/virtualenvs/python3/lib/python3.8/site-packages/numpy/linalg/linalg.py", line 213, in _assert_stacked_square
        raise LinAlgError('Last 2 dimensions of the array must be square')
    numpy.linalg.LinAlgError: Last 2 dimensions of the array must be square
    
    
    

    翻译自: https://www.includehelp.com/python/determinant-of-a-non-square-matrix.aspx

    线性代数矩阵行列式

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    线性代数矩阵转置乘法

    Prerequisite:

    先决条件:

    Here, we will learn that the determinant of the transpose is equal to the matrix itself. This is one of the key properties in Linear Algebra and is being used in major parts of Matrix and Determinants.

    在这里,我们将了解转置的行列式等于矩阵本身。 这是线性代数的关键属性之一,并且在矩阵和行列式的主要部分中使用。

    Example:

    例:

    Determinant of a Transpose Matrix

    使用Python代码查找转置矩阵的行列式 (Python code to find the determinant of a transpose matrix)

    # Linear Algebra Learning Sequence
    # Transpose Determinant
    
    import numpy as np
    
    M1 = np.array([[2,1,4], [2,1,2], [2,3,2]])
    
    print("Matrix (M1) :\n", M1)
    print("Transpose (M1.T) :\n", M1.T)
    print()
    
    print('\n\nDeterminant of Matrix : ', np.linalg.det(M1))
    print('\nDeterminant of transpose : ', np.linalg.det(M1.T))
    
    

    Output:

    输出:

    Matrix (M1) :
     [[2 1 4]
     [2 1 2]
     [2 3 2]]
    Transpose (M1.T) :
     [[2 2 2]
     [1 1 3]
     [4 2 2]]
    
    
    
    Determinant of Matrix :  7.999999999999998
    
    Determinant of transpose :  7.999999999999998
    
    
    

    翻译自: https://www.includehelp.com/python/determinant-of-a-transpose-matrix.aspx

    线性代数矩阵转置乘法

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  • 线性代数 行列式

    2020-07-10 10:21:37
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